作者：Python進(jìn)階者

來(lái)源：Python爬蟲(chóng)與數(shù)據(jù)挖掘

前言

前幾天有個(gè)叫【小明】的粉絲在問(wèn)了一道關(guān)于Python處理文本可視化+語(yǔ)義分析的問(wèn)題。

他要構(gòu)建語(yǔ)料庫(kù)，目前通過(guò)Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓到的數(shù)據(jù)存在一個(gè)csv文件里邊，現(xiàn)在要把數(shù)據(jù)放進(jìn)txt里，表示不會(huì)，然后還有后面的詞云可視化，分詞，語(yǔ)義分析等，都不太會(huì)。

一、思路

內(nèi)容稍微有點(diǎn)多，大體思路如下，先將csv中的文本取出，之后使用停用詞做分詞處理，再做詞云圖，之后做情感分析。

1、將csv文件中的文本逐行取出，存新的txt文件，這里運(yùn)行代碼《讀取csv文件中文本并存txt文檔.py》進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，得到文件《職位表述文本.txt》

2、運(yùn)行代碼《使用停用詞獲取最后的文本內(nèi)容.py》，得到使用停用詞獲取最后的文本內(nèi)容，生成文件《職位表述文本分詞后_outputs.txt》

3、運(yùn)行代碼《指定txt詞云圖.py》，可以得到詞云圖；

4、運(yùn)行代碼《jieba分詞并統(tǒng)計(jì)詞頻后輸出結(jié)果到Excel和txt文檔.py》，得到《wordCount_all_lyrics.xls》和《分詞結(jié)果.txt》文件，將《分詞結(jié)果.txt》中的統(tǒng)計(jì)值可以去除，生成《情感分析用詞.txt》，給第五步情感分析做準(zhǔn)備

5、運(yùn)行代碼《情感分析.py》，得到情感分析的統(tǒng)計(jì)值，取平均值可以大致確認(rèn)情感是正還是負(fù)。

二、實(shí)現(xiàn)過(guò)程

1.將csv文件中的文本逐行取出，存新的txt文件

這里運(yùn)行代碼《讀取csv文件中文本并存txt文檔.py》進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，得到文件《職位表述文本.txt》，代碼如下。

# coding: utf-8

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./職位描述.csv', encoding='gbk')

# print(df.head())

for text in df['Job_Description']:

# print(text)

if text is not None:

with open('職位表述文本.txt', mode='a', encoding='utf-8') as file:

file.write(str(text))

print('寫(xiě)入完成')

2.使用停用詞獲取最后的文本內(nèi)容

運(yùn)行代碼《使用停用詞獲取最后的文本內(nèi)容.py》，得到使用停用詞獲取最后的文本內(nèi)容，生成文件《職位表述文本分詞后_outputs.txt》，代碼如下：

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

import jieba

# jieba.load_userdict('userdict.txt')

# 創(chuàng)建停用詞list

def stopwordslist(filepath):

stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

return stopwords

# 對(duì)句子進(jìn)行分詞

def seg_sentence(sentence):

sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())

stopwords = stopwordslist('stop_word.txt') # 這里加載停用詞的路徑

outstr = ''

for word in sentence_seged:

if word not in stopwords:

if word != 't':

outstr += word

outstr += " "

return outstr

inputs = open('職位表述文本.txt', 'r', encoding='utf-8')

outputs = open('職位表述文本分詞后_outputs.txt', 'w', encoding='utf-8')

for line in inputs:

line_seg = seg_sentence(line) # 這里的返回值是字符串

outputs.write(line_seg + 'n')

outputs.close()

inputs.close()

關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，都有相應(yīng)的注釋?zhuān)阒恍枰鎿Q對(duì)應(yīng)的txt文件即可，如果有遇到編碼問(wèn)題，將utf-8改為gbk即可解決。

3.制作詞云圖

運(yùn)行代碼《指定txt詞云圖.py》，可以得到詞云圖，代碼如下：

from wordcloud import WordCloud

import jieba

import numpy

import PIL.Image as Image

def cut(text):

wordlist_jieba=jieba.cut(text)

space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)

return space_wordlist

with open(r"C:UserspdcfiDesktopxiaoming職位表述文本.txt" ,encoding="utf-8")as file:

text=file.read()

text=cut(text)

mask_pic=numpy.array(Image.open(r"C:UserspdcfiDesktopxiaomingpython.png"))

wordcloud = WordCloud(font_path=r"C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",

collocations=False,

max_words= 100,

min_font_size=10,

max_font_size=500,

mask=mask_pic).generate(text)

image=wordcloud.to_image()

# image.show()

wordcloud.to_file('詞云圖.png') # 把詞云保存下來(lái)

如果想用你自己的圖片，只需要替換原始圖片即可。這里使用Python底圖做演示，得到的效果如下：

4.分詞統(tǒng)計(jì)

運(yùn)行代碼《jieba分詞并統(tǒng)計(jì)詞頻后輸出結(jié)果到Excel和txt文檔.py》，得到《wordCount_all_lyrics.xls》和《分詞結(jié)果.txt》文件，將《分詞結(jié)果.txt》中的統(tǒng)計(jì)值可以去除，生成《情感分析用詞.txt》，給第五步情感分析做準(zhǔn)備，代碼如下：

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding:utf-8 -*-

import sys

import jieba

import jieba.analyse

import xlwt # 寫(xiě)入Excel表的庫(kù)

# reload(sys)

# sys.setdefaultencoding('utf-8')

if __name__ == "__main__":

wbk = xlwt.Workbook(encoding='ascii')

sheet = wbk.add_sheet("wordCount") # Excel單元格名字

word_lst = []

key_list = []

for line in open('職位表述文本.txt', encoding='utf-8'): # 需要分詞統(tǒng)計(jì)的原始目標(biāo)文檔

item = line.strip('nr').split('t') # 制表格切分

# print item

tags = jieba.analyse.extract_tags(item[0]) # jieba分詞

for t in tags:

word_lst.append(t)

word_dict = {}

with open("分詞結(jié)果.txt", 'w') as wf2: # 指定生成文件的名稱(chēng)

for item in word_lst:

if item not in word_dict: # 統(tǒng)計(jì)數(shù)量

word_dict[item] = 1

else:

word_dict[item] += 1

orderList = list(word_dict.values())

orderList.sort(reverse=True)

# print orderList

for i in range(len(orderList)):

for key in word_dict:

if word_dict[key] == orderList[i]:

wf2.write(key + ' ' + str(word_dict[key]) + 'n') # 寫(xiě)入txt文檔

key_list.append(key)

word_dict[key] = 0

for i in range(len(key_list)):

sheet.write(i, 1, label=orderList[i])

sheet.write(i, 0, label=key_list[i])

wbk.save('wordCount_all_lyrics.xls') # 保存為 wordCount.xls文件

得到的txt和excel文件如下所示：

5.情感分析的統(tǒng)計(jì)值

運(yùn)行代碼《情感分析.py》，得到情感分析的統(tǒng)計(jì)值，取平均值可以大致確認(rèn)情感是正還是負(fù)，代碼如下：

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

from snownlp import SnowNLP

# 積極/消極

# print(s.sentiments) # 0.9769551298267365 positive的概率

def get_word():

with open("情感分析用詞.txt", encoding='utf-8') as f:

line = f.readline()

word_list = []

while line:

line = f.readline()

word_list.append(line.strip('rn'))

f.close()

return word_list

def get_sentiment(word):

text = u'{}'.format(word)

s = SnowNLP(text)

print(s.sentiments)

if __name__ == '__main__':

words = get_word()

for word in words:

get_sentiment(word)

# text = u'''

# 也許

# '''

# s = SnowNLP(text)

# print(s.sentiments)

# with open('lyric_sentiments.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:

# fp.write(str(s.sentiments)+'n')

# print('happy end')

基于NLP語(yǔ)義分析，程序運(yùn)行之后，得到的情感得分值如下圖所示：

將得數(shù)取平均值，一般滿(mǎn)足0.5分以上，說(shuō)明情感是積極的，這里經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)之后，發(fā)現(xiàn)整體是積極的。

四、總結(jié)

我是Python進(jìn)階者。本文基于粉絲提問(wèn)，針對(duì)一次文本處理，手把手教你對(duì)抓取的文本進(jìn)行分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、詞云可視化和情感分析，算是完成了一個(gè)小項(xiàng)目了。下次再遇到類(lèi)似這種問(wèn)題或者小的課堂作業(yè)，不妨拿本項(xiàng)目練練手，說(shuō)不定有妙用噢，拿個(gè)高分不在話(huà)下！